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AI中台通常具备哪些建模能力

A、Notebook建模

B、可视化建模

C、自动化建模

D、数据驱动建模

答案:ABCD

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设矩阵A的秩为r,则A中()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-4348-c021-5dd340f22405.html
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以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准?  (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。  (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-fe00-c021-5dd340f22420.html
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()的核心训练信号是图片的“可区分性”。模型需要区分两个输入是来自于同一图片的不同视角,还是来自完全不同的两张图片。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-e690-c021-5dd340f2241a.html
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Word Embedding是NLP语言模型中对单词处理的一种方式,这种技术会把单词或者短语映射到一个N维的数值化向量,核心就是一种映射关系,主要分为两种方式( )。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-e2f8-c021-5dd340f22417.html
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在机器学习中,采用信息熵可以解决决策树问题。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e200-c021-5dd340f22422.html
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列表中的元素可以是不同数据类型
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-fe50-c021-5dd340f22412.html
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利用one-hot表示一个向量,使用一个词表长的向量表示一个单词,被表示单词对应的位置为(),其他单词对应的位置均为()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-cb88-c021-5dd340f22421.html
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置换的乘法满足交换律,即ab=ba()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1e-0238-c021-5dd340f22413.html
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mini-batch太小会导致收敛变慢,太大容易陷入sharpminima,泛化性不好。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-da30-c021-5dd340f22430.html
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避免由于过拟合造成貌似线性可分的结果,一个解决的办法是允许支持向量机在一些样本上出错,为此引入()的概念。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-00e0-c021-5dd340f2241c.html
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题目内容
(
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AI中台通常具备哪些建模能力

A、Notebook建模

B、可视化建模

C、自动化建模

D、数据驱动建模

答案:ABCD

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设矩阵A的秩为r,则A中()。

A.
所有的r-1阶子式都不为0

B. 所有的r-1阶子式都为0

C. 至少有一个r阶子式不为0

D. 所有的r阶子式都不为0

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-4348-c021-5dd340f22405.html
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以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准?  (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。  (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。

A. Precision, Recall

B. Recall, Precision

C. Precision, ROC

D. Recall, ROC

解析:精确率是针对我们预测结果而言的,它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。 而召回率是针对我们原来的样本而言的,它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。

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()的核心训练信号是图片的“可区分性”。模型需要区分两个输入是来自于同一图片的不同视角,还是来自完全不同的两张图片。

A. 对比学习

B. 强化学习

C. 迁移学习

D. 深度学习

解析:对比学习的核心训练信号是图片的“可区分性”。模型需要区分两个输入是来自于同一图片的不同视角,还是来自完全不同的两张图片。

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Word Embedding是NLP语言模型中对单词处理的一种方式,这种技术会把单词或者短语映射到一个N维的数值化向量,核心就是一种映射关系,主要分为两种方式( )。

A. 函数映射

B. one hot encoding

C. word2vec

D. 塌缩式映射

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-e2f8-c021-5dd340f22417.html
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在机器学习中,采用信息熵可以解决决策树问题。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e200-c021-5dd340f22422.html
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列表中的元素可以是不同数据类型
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-fe50-c021-5dd340f22412.html
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利用one-hot表示一个向量,使用一个词表长的向量表示一个单词,被表示单词对应的位置为(),其他单词对应的位置均为()

A. 1

B. 0

C. -1

D. 2

解析:见算法解析

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置换的乘法满足交换律,即ab=ba()。
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mini-batch太小会导致收敛变慢,太大容易陷入sharpminima,泛化性不好。

解析:正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-da30-c021-5dd340f22430.html
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避免由于过拟合造成貌似线性可分的结果,一个解决的办法是允许支持向量机在一些样本上出错,为此引入()的概念。

A. 软间隔

B. 正则化

C. 硬间隔

D. 核函数

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-00e0-c021-5dd340f2241c.html
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